%0 Journal Article
%T 短期负荷预测相关因素的自适应训练
%A 周安石
%A 夏清
%A 康重庆
%A 彭涛
%A 沈瑜
%A 程旭
%A 高峰
%J 电力系统自动化
%D 2002
%X 提高预测精度是短期负荷预测的基本目标。目前已提出了处理相关因素的规范策略和短期负荷预测的综合模型。在此基础上，将自适应训练的思想引入到短期负荷预测相关因素处理中，提出了相关因素自适应训练的若干概念，并分析了自适应训练中的基本问题，给出了短期负荷预测过程的抽象化模型，提出了两种训练负荷相关因素的算法：摄动算法和遗传算法，最后比较了这两种算法的优缺点。算例分析表明，通过自适应训练相关因素，实际预测的效果得到显著改善
%K 短期负荷预测
%K 虚拟预测
%K 相关因素
%K 综合模型
%K 摄动算法
%K 遗传算法
%K 短期负荷预测
%K 虚拟预测
%K 相关因素
%K 综合模型
%K 摄动算法
%K 遗传算法
%U http://www.aeps-info.com/aeps/article/abstract/11306?st=article_issue